Toutes les étapes de la réalisation d'une étude statistique sont détaillées : présentation, résumé, mesure de l'évolution et croisement des données, estimation, tests d'hypothèses, analyse de la variance et étude de la régression.
Les problématiques de fond, éclairées par des situations concrètes, sont clairement posées. Ainsi, chaque chapitre débute par un cas réel d'entreprise. Ce cas, qui est un défi relevé au fur et à mesure du chapitre, met en évidence à la fois les enjeux de la prise de décision dans l'entreprise et l'intérêt des concepts présentés.
De très nombreux exercices, construits à partir de données réelles issues de l'actualité économique, sont entièrement résolus et commentés. Tout comme le défi, ces exercices permettent à la fois d'ancrer les connaissances des étudiants dans un contexte professionnel et de les motiver à franchir l'obstacle de la théorie. Le fil conducteur de l'ouvrage tient ainsi en une question : « comment traiter les données pour en extraire de l'information utile à la prise de décision ? ».
Le livre respecte une courbe d'apprentissage progressive mais n'hésite pas à s'attarder sur des points théoriques délicats ou à proposer une approche originale de certains concepts. Par ailleurs, une rubrique spécifique est utilisée pour (ré)introduire aux moments opportuns, de manière très simple, des pré-requis indispensables, mais souvent mal maîtrisés par les étudiants.
Toutes les applications situées à la fin des chapitres trouveront ici leur solution :
- Les exercices de révision du cours.
- Les applications mathématiques.
- Les mini-problèmes.
Sommaire
I Statistique descriptive
01. Présenter pour informer
02. Résumer pour informer
03. Comparer et mesurer l'évolution pour informer
04. Croiser et modéliser pour informer
II Probabilités
05. Modèles et modèle probabiliste
06. Présenter, croiser et résumer des distributions de probabilités
07. Modéliser des phénomènes discrets : principales lois de probabilités discrètes
08. Modéliser des phénomènes continus : lois de Laplace-Gauss, du Khi-deux, de Student, de Fisher et autres lois
III Statistique inférentielle
09. Echantillonner. de la population à l'échantillon
10. Estimer. de l'échantillon à la population
11. Tester des hypothèses paramétriques et non paramétriques
12. L'ANOVA : tester l'égalité de moyennes par l'analyse de la variance
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